Методология оценки кредитоспособности производственных предприятий: современные вызовы и направления совершенствования в банковской практике России

В условиях динамично меняющейся экономической среды, где геополитические сдвиги и внутренняя макроэкономическая турбулентность становятся нормой, вопрос привлечения заемных средств для производственных предприятий приобретает особую остроту. Производственный сектор, являясь фундаментом реальной экономики, постоянно нуждается в инвестициях для модернизации, расширения и поддержания конкурентоспособности. Однако для коммерческих банков выдача кредитов таким предприятиям сопряжена с повышенными рисками, требующими максимально точной и всесторонней оценки их кредитоспособности. Эта задача становится критически важной для устойчивости всей банковской системы Российской Федерации.

На сегодняшний день годовая инфляция в РФ на 13.10.2025 ускорилась до 8,07% (по методологии ЦБ РФ) с 7,98% на конец сентября, при том, что цель Банка России составляет 4,0%. Этот показатель, ярко иллюстрирующий текущую экономическую неопределенность, напрямую влияет на стоимость заемных средств, инвестиционную активность и, как следствие, на кредитоспособность производственного сектора. В этих условиях банки вынуждены пересматривать свои подходы к оценке, искать новые инструменты и методы, чтобы минимизировать риски и одновременно поддерживать развитие отечественного производства.

Настоящая курсовая работа ставит своей целью комплексное исследование методик оценки кредитоспособности производственных предприятий, выявление современных тенденций и проблем в этой сфере, а также разработку конкретных направлений их совершенствования в банковской практике. В ходе работы будут последовательно рассмотрены теоретические основы, традиционные и инновационные подходы, факторы влияния, а также предложены практические рекомендации для российских коммерческих банков.

Теоретические основы оценки кредитоспособности и кредитного риска производственных предприятий

Прежде чем углубляться в хитросплетения методик оценки, важно четко определить базовые понятия, которые формируют каркас нашего исследования. Кредитоспособность и кредитный риск — это две стороны одной медали, характеризующие потенциал взаимодействия между заемщиком и кредитором, а понимание их взаимосвязи крайне важно для выстраивания эффективной стратегии кредитования. Особое внимание уделим специфике производственного сектора, поскольку именно его особенности зачастую определяют подход к анализу.

Понятие и сущность кредитоспособности производственного предприятия

В основе любой экономики лежит производство — процесс трансформации ресурсов в готовые продукты или услуги. Производственное предприятие — это не просто экономическая единица, стремящаяся к получению дохода и удовлетворению нужд потребителей. Это сложный механизм, где переплетаются технологии, логистика, управление человеческими ресурсами и финансовые потоки. Такие предприятия должны соответствовать строгим нормативам, вести свою деятельность в рамках законодательства и, что наиболее важно для кредитора, демонстрировать устойчивость и потенциал к развитию.

Когда речь заходит о кредитоспособности, мы имеем дело с комплексной характеристикой. Это не только о финансовом состоянии на определенный момент, но и о способности и желании заемщика — в нашем случае производственного предприятия — полностью и в срок выполнить свои долговые обязательства в будущем. Таким образом, кредитоспособность включает две ключевые составляющие:

1. Экономическая кредитоспособность — фактическая способность предприятия генерировать достаточные денежные потоки для обслуживания и погашения долга. Это своего рода финансовое «здоровье» компании, отражающее ее устойчивость и эффективность.
2. Готовность платить — субъективный фактор, характеризующий добросовестность и репутацию руководства предприятия. Даже самое финансово устойчивое предприятие может стать проблемным заемщиком, если у него отсутствует мотивация выполнять свои обязательства, что подчеркивает необходимость оценки не только цифр, но и управленческой команды.

Для производственного предприятия кредитоспособность является критическим индикатором его финансовой жизнеспособности. Она показывает, насколько эффективно компания управляет своими активами, обязательствами и операционной деятельностью, чтобы генерировать прибыль и обеспечивать ликвидность, необходимую для обслуживания кредитов.

Кредитный риск: виды, причины возникновения и методы снижения в контексте производственного сектора

Если кредитоспособность — это способность заемщика, то кредитный риск — это уже взгляд кредитора на вероятность того, что эта способность не будет реализована. Кредитный риск представляет собой вероятность невыплаты кредита, то есть неспособность или нежелание заемщика выполнять взятые на себя долговые обязательства. Его проявление влечет за собой потери для кредитной организации, которые могут включать как прямые убытки от невозврата основной суммы и процентов, так и косвенные — недополученные доходы и затраты на взыскание задолженности.

В контексте производственного сектора выделяются три основных типа кредитного риска:

1. Риск дефолта: Наиболее очевидный тип, связанный с прямым невыполнением заемщиком своих обязательств. Для производственных предприятий дефолт может быть спровоцирован сбоями в производстве, падением спроса, ростом себестоимости, потерей ключевых контрактов или неэффективным управлением.
2. Риск концентрации: Возникает, когда банк чрезмерно подвержен воздействию одного заемщика, отрасли или региона. Например, кредитование большого числа предприятий одной производственной отрасли (например, металлургии или машиностроения) может привести к значительным потерям, если эта отрасль столкнется с системными проблемами или государственным регулированием.
3. Систематический риск: Обусловлен внешними макроэкономическими факторами, на которые предприятие не может повлиять. Инфляция, изменение ключевой ставки ЦБ, снижение покупательной способности населения или глобальные экономические кризисы — все это может подорвать финансовую устойчивость даже самых надежных производственных компаний.

Для минимизации кредитного риска банки разрабатывают и применяют различные методы, особенно актуальные для производственных заемщиков:

• Четкая кредитная политика: Формирование внутренних правил и процедур кредитования, устанавливающих лимиты, требования к обеспечению и процесс принятия решений.
• Диверсификация кредитного портфеля: Распределение кредитов по различным категориям заемщиков (разные отрасли, регионы, масштабы бизнеса), срокам, видам обеспечения и степеням риска. Это снижает зависимость банка от успеха или неудачи одного конкретного предприятия или отрасли.
• Обеспечение кредита: Требование залога (недвижимость, оборудование, товары в обороте) или поручительства, что снижает потенциальные потери в случае дефолта.
• Создание резервов на возможные потери по ссудам: В соответствии с Положением Банка России № 254-П от 26 марта 2004 года, банки обязаны формировать резервы, что является своего рода «подушкой безопасности» для стабилизации финансовой деятельности и покрытия убытков от невозвращенных кредитов.
• Анализ кредитоспособности заемщика: Центральный и наиболее объемный метод, который будет подробно рассмотрен далее.
• Кредитный мониторинг: Постоянный контроль за финансовым состоянием заемщика в течение всего срока действия кредита.
• Делегирование полномочий: Четкое распределение ответственности и полномочий в процессе принятия кредитных решений.

Эффективное управление кредитным риском в производственном секторе требует не только глубокого понимания специфики каждого предприятия, но и умения предвидеть макроэкономические изменения, а также гибко реагировать на отраслевые вызовы.

Традиционные методики и факторы оценки кредитоспособности производственных предприятий

Исторически сложившиеся подходы к оценке кредитоспособности формировали основу банковской практики на протяжении десятилетий. Эти «традиционные» методики, несмотря на появление новых технологий, остаются краеугольным камнем анализа, особенно когда речь идет о капиталоемком производственном секторе. Они включают в себя тщательное изучение финансовой отчетности, оценку организационной структуры и сравнительный анализ, дополняемые балльными системами.

Информационная база и методы финансового анализа

Сердцем традиционной оценки кредитоспособности является финансовый анализ. Он подобен детальному медицинскому обследованию предприятия, позволяющему выявить его сильные и слабые стороны, оценить «жизнеспособность» и предсказать потенциальные проблемы. Информационной базой для такого анализа служит обширный пакет документов:

• Бухгалтерский баланс (Форма № 1): Моментальный снимок финансового положения предприятия на определенную дату, отражающий состав и структуру активов, капитала и обязательств.
• Отчет о финансовых результатах (Форма № 2, ранее Отчет о прибылях и убытках): Показывает доходы, расходы и финансовые результаты деятельности предприятия за отчетный период.
• Отчет об изменениях капитала (Форма № 3): Предоставляет информацию о движении собственного капитала компании.
• Отчет о движении денежных средств (Форма № 4): Ключевой документ для оценки ликвидности, показывающий притоки и оттоки денежных средств по операционной, инвестиционной и финансовой деятельности. Отсутствие «кассовых разрывов» (ситуаций, когда поступления не покрывают текущие платежи) и не более двух просрочек за последний год, а также отсутствие просрочек более 30 дней за квартал, являются важными критериями для банков.
• Приложение к бухгалтерскому балансу (Форма № 5): Содержит детализацию отдельных статей баланса и отчета о финансовых результатах.
• Пояснительная записка: Разъясняет основные факторы, повлиявшие на результаты деятельности, и предоставляет дополнительную качественную информацию.
• Аудиторское заключение (при наличии): Подтверждает достоверность финансовой отчетности, что особенно важно для крупных предприятий, которые также могут предоставлять аудированную консолидированную отчетность по международным стандартам.
• Бизнес-справка СПАРК: Современный инструмент, консолидирующий общие сведения об организации, информацию об арбитражных делах, лицензиях, контрактах, индекс должной осмотрительности, а также балансы и отчеты о прибылях и убытках.

На основе этих данных проводится анализ ключевых групп финансовых показателей:

1. Ликвидность и платежеспособность: Коэффициенты текущей, быстрой и абсолютной ликвидности показывают способность предприятия своевременно погашать свои краткосрочные обязательства. Для производственных предприятий это особенно актуально, так как значительная часть активов может быть представлена запасами готовой продукции или незавершенного производства, которые не всегда быстро конвертируются в денежные средства.
2. Финансовая устойчивость: Коэффициенты автономии, финансового левериджа и обеспеченности собственными оборотными средствами демонстрируют независимость предприятия от заемных источников и способность поддерживать свою деятельность в долгосрочной перспективе.
3. Деловая активность: Показатели оборачиваемости активов, запасов, дебиторской и кредиторской задолженности характеризуют эффективность использования ресурсов предприятия и скорость трансформации активов в выручку. Для производственного сектора критически важна оборачиваемость производственного цикла — от закупки сырья до реализации готовой продукции.
4. Рентабельность: Коэффициенты рентабельности продаж, активов, собственного капитала показывают эффективность хозяйственной деятельности предприятия и его способность генерировать прибыль.

Организационный и сравнительный анализ как элементы оценки

Помимо сухих цифр финансовой отчетности, банки уделяют внимание и менее формализованным, но не менее важным аспектам деятельности заемщика. Здесь на первый план выходят организационный и сравнительный анализы.

Организационный анализ — это взгляд на «скелет» и «нервную систему» предприятия. Он включает оценку:

• Распределения обязанностей: Насколько четко определены функции между структурными подразделениями и менеджерами.
• Процедур взаимодействия: Наличие эффективных механизмов коммуникации и координации.
• Должностных инструкций: Их ясность и полнота.
• Корпоративной культуры: Ее влияние на дисциплину, мотивацию и общую эффективность работы.
• Деловой репутации организации и менеджмента: Этот аспект включает не только предыдущую кредитную историю, но и общую оценку рынка, партнеров, клиентов. Для производственного предприятия это может означать устойчивость к кризисам, лояльность поставщиков и потребителей, отсутствие скандалов и судебных разбирательств.

Сравнительный анализ — это своего рода «зеркало», в котором предприятие отражается на фоне других. Он позволяет:

• Сопоставить показатели с внутренними нормативами банка: Каждый банк имеет свои стандарты для оценки клиентов.
• Сравнить с конкурентами: Анализ положения компании на рынке относительно прямых конкурентов дает представление о ее устойчивости и потенциале.
• Сравнить со средними отраслевыми значениями: Отраслевые бенчмарки позволяют понять, насколько эффективно предприятие работает в своей нише. Например, если средняя рентабельность в машиностроении составляет 10%, а у анализируемого предприятия — 3%, это повод для тщательного изучения причин такой разницы.

Балльные скоринговые системы и классы кредитоспособности

Для систематизации и унификации процесса оценки банки часто используют балльные скоринговые системы. Это метод, при котором каждому финансовому или качественному показателю присваивается определенное количество баллов в зависимости от его значения и значимости.

Принцип работы такой системы достаточно прост:

1. Определение критериев: Выбираются ключевые показатели (например, коэффициент текущей ликвидности, рентабельность активов, доля собственного капитала, кредитная история).
2. Присвоение весов и баллов: Каждому показателю присваивается вес, отражающий его важность, и шкала баллов, где лучшему значению соответствует большее количество баллов.
3. Расчет итоговой суммы баллов: Сумма баллов по всем критериям определяет общий кредитный рейтинг предприятия.
4. Присвоение класса кредитоспособности: В зависимости от набранной суммы баллов предприятию присваивается один из классов кредитоспособности. Например:
   • I класс (100-150 баллов): Высокая кредитоспособность, минимальный риск. Такие предприятия характеризуются отличным финансовым состоянием, стабильными денежными потоками, безупречной репутацией.
   • II класс (151-250 баллов): Средняя кредитоспособность, умеренный риск. Есть некоторые незначительные недостатки, но в целом предприятие устойчиво.
   • III класс (251-300 баллов): Низкая кредитоспособность, повышенный риск. Требуется тщательный анализ и возможное усиление обеспечения.

Существуют и другие варианты шкал, например, 100-балльная система, где рейтинг выше 50 баллов свидетельствует о высокой финансовой стабильности, 25-49 баллов — об удовлетворительном положении, а рейтинг ниже 24 баллов может указывать на потенциальные финансовые трудности.

Использование балльных систем позволяет стандартизировать процесс, снизить влияние субъективных факторов и ускорить принятие решений, что особенно ценно при работе с большим числом производственных заемщиков.

Влияние внешних и внутренних факторов на кредитоспособность производственных предприятий в современной экономике РФ

Кредитоспособность предприятия — это не статичная величина, а динамический показатель, подверженный влиянию множества факторов. В современной российской экономике, характеризующейся высокой степенью неопределенности и структурными изменениями, эти факторы приобретают особую значимость, формируя уникальный кредитный профиль производственных заемщиков.

Макроэкономические и отраслевые факторы

Внешние факторы создают общий экономический «климат», в котором функционируют производственные предприятия. Их анализ позволяет оценить системные риски, лежащие вне прямого контроля менеджмента компании.

1. Общая экономическая ситуация и уровень неопределенности: В периоды экономической турбулентности, когда предсказать будущее сложно, банки значительно ужесточают требования к заемщикам. Это проявляется в повышении процентных ставок для компенсации возросших рисков дефолтов, что, в свою очередь, увеличивает общую стоимость кредита и снижает его доступность. Ужесточение проверки платежеспособности приводит к росту числа отказов, даже для клиентов с хорошей кредитной историей. Производственные предприятия, чьи инвестиционные циклы длинны, особенно чувствительны к таким изменениям.
2. Высокие инфляционные риски в российской экономике: Это один из наиболее острых факторов, ограничивающих использование заемных средств. На 13.10.2025 годовая инфляция в РФ ускорилась до 8,07% при цели Банка России в 4,0%. Высокая инфляция обесценивает денежные средства, увеличивает стоимость сырья и комплектующих, затрудняет долгосрочное планирование и делает заемные средства более дорогими в реальном выражении. Банк России вынужден поддерживать высокую ключевую ставку для борьбы с инфляцией, что напрямую влияет на стоимость кредитов для бизнеса.
3. Отсутствие роста деловой активности предприятий: Этот фактор негативно сказывается на динамике банковского кредитного рынка. Деловая активность измеряется через показатели оборачиваемости активов, запасов, дебиторской и кредиторской задолженности. Низкая деловая активность проявляется в сокращении коммерческих операций, падении выручки и прибыли, уменьшении участия в отраслевых процессах. Качественные показатели, такие как масштаб рынков сбыта, география контрагентов и деловая репутация, также отражают общий уровень активности. Замедление темпов роста или стагнация деловой активности сигнализируют о снижении потенциала предприятий по генерированию денежных потоков, что напрямую влияет на их кредитоспособность.
4. Отраслевые особенности: Каждый сектор экономики имеет свою специфику, которая определяет уровень рисков:
   • Сложившийся уровень рисков в отрасли: Например, добывающая промышленность подвержена ценовым колебаниям на мировых рынках, а машиностроение — конкуренции и технологической отсталости.
   • Масштабы деятельности заемщиков: Крупные производственные холдинги имеют больше ресурсов и рыночной власти, чем малые предприятия.
   • Экспортная ориентация: Предприятия, ориентированные на экспорт, могут выигрывать от ослабления национальной валюты, но и подвержены валютным рискам и геополитическим ограничениям.
   • Срок оборачиваемости капитала: В некоторых производственных отраслях (например, судостроении или крупном машиностроении) оборачиваемость капитала может быть очень долгой, что требует особых подходов к финансированию.
   • Наличие государственной поддержки: Субсидии, льготные кредиты, госзаказы могут существенно повысить кредитоспособность предприятий в стратегически важных отраслях.

Внутренние факторы предприятия

Эти факторы отражают качество управления и эффективность операционной деятельности самого предприятия. Банки тщательно анализируют их, чтобы понять, насколько хорошо компания контролирует свои ресурсы и риски.

1. Анализ собственного капитала, доходности и платежеспособности:
   • Собственный капитал: Соотношение собственных и заемных средств (финансовый леверидж) показывает степень зависимости предприятия от внешних источников финансирования. Чем выше доля собственного капитала, тем выше финансовая устойчивость.
   • Доходность: Рентабельность продаж, рентабельность основной деятельности, рентабельность активов — все эти показатели демонстрируют, насколько эффективно предприятие генерирует прибыль из своих операций и активов.
   • Платежеспособность: Коэффициенты покрытия, мгновенной ликвидности показывают способность предприятия оперативно погашать свои краткосрочные обязательства.
2. Кредитная история и субъективные факторы: Кредитная история заемщика — это его финансовое «досье», отражающее прошлый опыт взаимодействия с кредиторами. Отсутствие просрочек, своевременное погашение предыдущих долгов — сильный положительный фактор. Субъективные факторы, такие как деловая репутация менеджмента, их этические принципы и готовность к диалогу с банком, помогают оценить «желание» заемщика погасить кредит, что является важной составляющей кредитоспособности наряду с его финансовыми возможностями.
3. Связь между надежностью фирмы и ее характеристиками: Исследования показывают, что существует положительная связь между надежностью производственной фирмы и такими ее характеристиками, как добавленная стоимость, капитал и инвестиции. Высокопроизводительные фирмы, активно инвестирующие в развитие, обновление оборудования, повышение квалификации персонала, как правило, демонстрируют большую стабильность и потенциал роста. Банки анализируют не только факторы, влияющие на доходы и расходы, но и причины, определяющие движение денежных средств, а также устойчивость доходов компании с позиции качества товаров и рисков положения в отрасли. Это позволяет сформировать комплексное представление о долгосрочной устойчивости производственного предприятия.

Таким образом, кредитоспособность производственного предприятия в современной России — это результат сложного взаимодействия как внешних макроэкономических сил, так и внутренних управленческих решений, требующий от банков глубокого и многостороннего анализа.

Сравнительный анализ российских и зарубежных подходов к оценке кредитоспособности: особенности и пробелы

Несмотря на глобализацию и унификацию финансовых рынков, методики оценки кредитоспособности в разных странах сохраняют свои особенности, обусловленные различиями в нормативном регулировании, традициях и структуре экономик. Сравнительный анализ позволяет выявить наиболее эффективные подходы и определить потенциал для адаптации зарубежного опыта в российской банковской практике.

Общие черты и отличия зарубежных методик

В целом, зарубежные методики оценки кредитоспособности во многом перекликаются с отечественными, уделяя значительное внимание финансовому анализу. Однако есть и существенные нюансы.

Ключевые акценты зарубежных методик:

• Доминирование финансовой отчетности: За рубежом оценщики в значительной степени полагаются на анализ финансовой отчетности (в среднем 31% внимания). Это включает глубокое изучение баланса, отчета о прибылях и убытках, отчета о движении денежных средств, а также примечаний к ним.
• Анализ рынков компании: Значительное внимание уделяется информации о рынках, на которых оперирует заемщик (около 18%). Это включает анализ конкурентной среды, доли рынка, стратегии развития, положения в цепочках поставок и сбыта.
• Оценка качества обеспечения: Вопрос обеспечения кредита традиционно занимает важное место (примерно 13% внимания). Оценивается ликвидность, рыночная стоимость и юридическая чистота залогового имущества.
• «Слепая зона» — поток денежных средств: Несмотря на то, что опыт оценки кредитного риска показывает, что изменение потока денежных средств по счетам компании может точно предсказать предстоящие трудности, этому фактору часто придается небольшое значение (в среднем 3%). Это является существенным пробелом, поскольку именно денежные потоки, а не бухгалтерская прибыль, являются источником погашения кредитов.
• Особая значимость деловой репутации: В зарубежной банковской литературе подчеркивается важность таких аспектов деловой репутации заемщика, как желание предприятия работать, демонстрировать правильность принятия решений и способность быстро реагировать на изменения экономической среды. Эти качественные факторы нередко играют решающую роль.

Особенности российской практики и нормативного регулирования

В России, как и в мире, не существует единой стандартизированной системы оценки кредитоспособности организации, однако отечественная практика имеет свои уникальные черты.

Специфика российских методик:

• Расширение границ анализа за счет внутрихозяйственного учета: Российские методики оценки финансового состояния предприятий существенно расширили информационную базу. Помимо публичной бухгалтерской отчетности, банки активно привлекают данные внутрихозяйственного учета. Это включает:
  • Первичные учетные данные.
  • Данные аналитического и синтетического учета (например, оборотно-сальдовые ведомости по счетам 60, 62, 76 для детального анализа дебиторской и кредиторской задолженности).
  • Данные оперативного и управленческого учета и отчетности.

  Более детализированная внутренняя информация, такая как главная книга, позволяет углубленно исследовать структуру доходов и расходов, выявить внутренние тенденции показателей, которые могут быть неочевидны из обобщенной внешней отчетности.

• Недостаточное нормативно-правовое регулирование: В Российской Федерации нормативно-правовые акты лишь косвенно регулируют оценку кредитоспособности юридических лиц. Отсутствие официальных методик и порядка проведения данной процедуры на государственном уровне приводит к тому, что анализ кредитоспособности регулируется локальными актами каждого отдельного банка, что влечет за собой различия в подходах, критериях и глубине анализа.
• Низкая доля кредитов в формировании финансовых ресурсов: В российских промышленных предприятиях доля кредитов в формировании финансовых ресурсов составляет всего 2-3%. Это значительно ниже показателей западных стран, где этот показатель достигает 14-16%. Такая ситуация свидетельствует о слабом использовании финансового рычага российскими предприятиями. Причины могут быть различными: высокая стоимость кредитов, сложность получения, предпочтение самофинансирования или государственная поддержка. Этот факт влияет на структуру капитала предприятий и их потенциал роста.

Таким образом, несмотря на общие принципы, российская и зарубежная банковская практика имеют заметные различия. Зарубежные подходы часто фокусируются на более стандартизированном анализе публичной отчетности и рыночной информации, тогда как российские банки глубже погружаются во внутренний учет, пытаясь компенсировать отсутствие единых государственных стандартов и преодолеть структурные особенности экономики. Адаптация зарубежного опыта могла бы быть полезной, особенно в части более глубокого анализа денежных потоков и усиления внимания к нефинансовым аспектам, таким как деловая репутация и способность к быстрой адаптации. Например, внедрение инновационных инструментов, о которых будет сказано ниже, способно существенно улучшить ситуацию.

Инновационные инструменты и технологии для совершенствования оценки кредитоспособности

В условиях все возрастающей сложности финансовых рынков и объемов данных, традиционные методы оценки кредитоспособности, при всей их значимости, начинают уступать место новым, высокотехнологичным подходам. В последние годы искусственный интеллект (ИИ), Big Data и машинное обучение (ML) стали ключевыми драйверами трансформации в банковской отрасли, предлагая беспрецедентные возможности для повышения точности и эффективности оценки кредитного риска.

Роль скоринга в современной банковской практике

Скоринг — это краеугольный камень современной системы оценки заемщиков. По своей сути, это математическая модель, которая на основе статистических данных и поведенческих паттернов прогнозирует вероятность выполнения или невыполнения клиентом своих долговых обязательств. Если раньше скоринг был основан на относительно простых статистических моделях, то современные скоринговые системы, усиленные ИИ, представляют собой мощные аналитические инструменты.

Они способны не только оперативно оценивать кредитоспособность клиентов, но и выявлять потенциальные угрозы для бизнеса на самых ранних стадиях. Например, современный скоринг с применением ИИ позволяет:

• Прогнозировать вероятность дефолта: С высокой точностью определить, насколько вероятно, что клиент не сможет выполнить свои обязательства.
• Идентифицировать «кассовые разрывы»: Предвидеть проблемы с ликвидностью до того, как они станут критическими.
• Оценивать риски ограниченной кредитной истории: Для новых предприятий или тех, кто ранее мало пользовался кредитами, традиционные методы малоинформативны. ИИ способен анализировать альтернативные источники данных для формирования более полной картины.

Искусственный интеллект (ИИ) играет решающую роль в автоматизации процесса кредитного скоринга. Анализируя огромные массивы данных — от кредитной истории и финансового положения до поведенческих факторов — ИИ создает точные и объективные модели кредитного риска. Например, российский банк ВТБ активно использует скоринговую ИИ-технологию, которая позволяет принимать решение о выдаче кредита без визита клиента в офис всего за несколько минут, а также эффективно прогнозировать вероятность выхода клиента в дефолт. Это значительно ускоряет процесс и повышает его эффективность.

Другие российские банки также активно внедряют ИИ в кредитный скоринг, анализируя обширные данные о компании: выручку, издержки, активы, пассивы, капитал и другие показатели, чтобы формировать максимально точную оценку кредитоспособности.

Применение Big Data и машинного обучения

Концепции Big Data и машинного обучения (ML) открывают новые горизонты в оценке кредитоспособности, позволяя учитывать гораздо больший объем и разнообразие данных, чем когда-либо прежде.

Big Data для кредитного скоринга:

Это не просто большие объемы информации, а способность собирать, хранить и обрабатывать разнообразные данные, которые не вписываются в традиционные структурированные базы. Для скоринга Big Data означает возможность анализировать:

• Нефинансовую информацию: Данные о поведении клиентов в интернете, активность в социальных сетях, история покупок, использование различных цифровых сервисов.
• Отраслевые данные в реальном времени: Изменения в ценах на сырье, сбытовые тренды, новости отрасли, геополитические события.
• Операционные данные предприятия: Информация из ERP-систем, данные о производственных циклах, использовании оборудования, логистике.

Сочетание Big Data с машинным обучением позволяет аналитикам строить не простые алгоритмы, а сложные, адаптивные модели кредитоспособности. ML-алгоритмы способны выявлять неочевидные взаимосвязи и закономерности в данных, которые не под силу человеческому аналитику. Это значительно улучшает прогнозирование вероятности возврата кредита и сокращает время принятия решений.

Машинное обучение в кредитовании:

ML-модели постоянно обучаются на новых данных, улучшая свою точность. Они используют так называемый «цифровой след» клиента: историю поиска в интернете, активность в социальных сетях, геолокационные данные и многое другое. Это особенно ценно для:

• Клиентов с ограниченной кредитной историей: Для них традиционные методы малоэффективны. ML позволяет оценить риски на основе альтернативных данных, расширяя доступ к кредитам для новых и развивающихся производственных предприятий.
• Выявления мошенничества: ML-алгоритмы могут быстро выявлять аномалии в данных и подозрительные паттерны, указывающие на попытки мошенничества.

Внедрение этих технологий позволяет банкам не только принимать более точные решения о кредитовании, но и делать это быстрее, без увеличения операционных рисков. Это повышает эффективность работы банка, снижает потери от невозвращенных кредитов и открывает новые возможности для развития кредитования производственного сектора.

Проблемы и направления совершенствования системы оценки кредитоспособности производственных предприятий в российском коммерческом банке

Несмотря на активное развитие методик и технологий, процесс оценки кредитоспособности производственных предприятий в России сталкивается с рядом вызовов. Выявление этих проблем и разработка конкретных направлений совершенствования являются ключевыми для обеспечения устойчивости банковской системы и поддержки реального сектора экономики.

Актуальные проблемы российских банков

1. Предотвращение неоправданных кредитных вложений и обеспечение своевременного возврата ссуд: Это главная стратегическая задача любого банка. Ошибки в оценке кредитоспособности ведут к формированию проблемной задолженности, что напрямую влияет на финансовую устойчивость кредитной организации и ее способность к дальнейшему кредитованию экономики.
2. Отсутствие отработанной организации и методики оценки кредитоспособности клиентов: Как уже отмечалось, в Российской Федерации нормативно-правовые акты лишь косвенно регулируют оценку кредитоспособности юридических лиц. Отсутствие единых, официальных, стандартизированных методик приводит к тому, что каждый коммерческий банк разрабатывает собственные локальные акты и подходы. Это создает разрозненность в практике, затрудняет бенчмаркинг и обмен опытом, а также может приводить к субъективизму в процессе принятия решений.

Направления совершенствования и практические рекомендации

Для повышения эффективности управления кредитным риском и обеспечения финансовой устойчивости, российским коммерческим банкам необходимо предпринять ряд шагов.

1. Построение единой, комплексной методики оценки кредитоспособности корпоративного клиента, учитывающей специфику производственных предприятий.
   • Детализация отраслевых рисков: Методика должна включать более глубокий анализ специфических рисков каждой производственной отрасли (например, зависимость от цен на сырье, технологические циклы, сезонность, экологические риски).
   • Акцент на производственных показателях: Помимо финансовых коэффициентов, необходимо использовать операционные показатели: объем производства, загрузка мощностей, ассортимент продукции, доля брака, инновационная активность.
   • Сквозной анализ цепочек поставок: Оценка надежности поставщиков и потребителей производственного предприятия.
2. Интеграция актуальных макроэкономических показателей в модели оценки.
   • Динамика инфляции: Учитывать текущий уровень (8,07% годовых на 13 октября 2025 года) и прогнозные значения инфляции. Высокая инфляция увеличивает стоимость обслуживания долга и операционные расходы предприятий.
   • Ключевая ставка ЦБ РФ: Мониторинг изменений ключевой ставки, которая напрямую влияет на стоимость заемных средств.
   • Индексы деловой активности (PMI, IPC) и промышленного производства: Интегрировать эти данные для оценки общего состояния отрасли и экономики в целом.
   • Сценарный анализ: Разрабатывать и применять различные экономические сценарии (оптимистичный, базовый, пессимистичный) для оценки устойчивости кредитного портфеля в условиях неопределенности.
3. Активное внедрение и развитие ИИ, Big Data и ML для повышения точности прогнозирования и выявления рисков, особенно для сегмента производственных предприятий.
   • Разработка кастомных ML-моделей: Создание моделей, обученных на больших объемах данных, специфичных для производственного сектора, включая неструктурированные данные (новости отрасли, аналитические отчеты, данные из IoT-устройств на производстве).
   • Предиктивная аналитика: Использование ИИ для прогнозирования потенциальных проблем (например, сбоев в производственных цепочках, резкого падения спроса) до их наступления.
   • Автоматизация сбора и анализа данных: Использование Big Data для оперативного сбора и обработки информации из открытых источников, внутрибанковских систем и внешней отчетности.
4. Усиление контроля за движением денежных средств и более глубокий анализ внутрихозяйственной отчетности.
   • Детальный анализ отчета о движении денежных средств: Уделять больше внимания структуре денежных потоков по операционной, инвестиционной и финансовой деятельности, прогнозировать будущие потоки.
   • Использование данных оперативного и управленческого учета: Включать в анализ детализированные данные о производственных затратах, запасах, дебиторской/кредиторской задолженности, что позволит выявить скрытые риски и потенциалы, недоступные из публичной отчетности.
5. Развитие системы управления кредитным портфелем.
   • Диверсификация портфеля: Продолжать распределение ссуд по различным категориям заемщиков, срокам, видам обеспечения, степеням риска, регионам и отраслям.
   • Создание адекватных резервов: Строгое соблюдение требований Центрального банка РФ по формированию резервов на возможные потери по ссудам (Положения № 254-П и № 483-П от 06.08.2015). Это гарантирует банку стабильность и способность покрывать убытки.
   • Регулярный мониторинг портфеля: Постоянный пересмотр рисковых параметров, стресс-тестирование портфеля на предмет устойчивости к различным экономическим шокам.
6. Повышение культуры управления кредитным риском в банке и развитие компетенций специалистов.
   • Обучение персонала: Инвестиции в обучение сотрудников аналитических подразделений новым методикам, работе с ИИ-инструментами, а также углубленное изучение специфики различных производственных отраслей.
   • Формирование риск-ориентированной культуры: Внедрение принципов риск-менеджмента на всех уровнях принятия решений, от рядовых кредитных инспекторов до высшего руководства.

Применение этих направлений позволит российским коммерческим банкам не только эффективно управлять кредитными рисками, но и стать надежными партнерами для производственных предприятий, способствуя их устойчивому развитию и росту экономики страны в целом.

Заключение

Исследование методик оценки кредитоспособности производственных предприятий в современной банковской практике России выявило сложную, многогранную картину, пронизанную как фундаментальными принципами, так и актуальными вызовами. Мы убедились, что в условиях высокой экономической неопределенности, характеризующейся, в частности, годовой инфляцией в 8,07% на октябрь 2025 года, задача точной и своевременной оценки кредитоспособности приобретает критическое значение для устойчивости как банковского сектора, так и реальной экономики.

В ходе работы были раскрыты сущность базовых понятий кредитоспособности и кредитного риска, их взаимосвязь и специфика для производственного сектора. Проанализированы традиционные методики, основанные на финансовом, организационном и сравнительном анализах, а также на балльных скоринговых системах, которые, несмотря на свою давность, остаются неотъемлемой частью банковской практики. Особое внимание было уделено влиянию макроэкономических (инфляция, деловая активность) и внутренних факторов, формирующих уникальный кредитный профиль российских производственных предприятий.

Сравнительный анализ российской и зарубежной практики выявил как общие черты, так и существенные различия. Если за рубежом превалирует опора на финансовую отчетность и рыночную информацию, то российские банки, компенсируя недостаточное нормативное регулирование и низкую долю кредитов в структуре капитала предприятий, активнее используют данные внутрихозяйственного учета. Это, с одной стороны, позволяет глубже изучить клиента, а с другой — подчеркивает отсутствие единых стандартов.

Наиболее перспективным направлением совершенствования видится активное внедрение инновационных инструментов и технологий: искусственного интеллекта, Big Data и машинного обучения. Они уже сейчас позволяют значительно повысить точность скоринговых моделей, выявлять риски на ранних стадиях, оперативно обрабатывать огромные объемы данных, а также эффективно работать с клиентами, имеющими ограниченную кредитную историю. Пример ВТБ показывает, как ИИ может трансформировать процесс принятия кредитных решений.

Наконец, были сформулированы конкретные проблемы, с которыми сталкиваются российские банки (предотвращение неоправданных кредитных вложений, отсутствие единой методики), и предложены практические рекомендации по их преодолению. К ним относятся: разработка комплексной методики с учетом специфики производственного сектора, интеграция актуальных макроэкономических показателей, максимальное использование потенциала ИИ и ML, усиление контроля за денежными потоками, развитие системы управления кредитным портфелем и повышение компетенций персонала.

Таким образом, цель исследования была достигнута, а поставленные задачи выполнены. Подчеркивая важность комплексного и адаптивного подхода к оценке кредитоспособности производственных предприятий, мы приходим к выводу, что только путем сочетания традиционных методов с передовыми технологиями и глубоким пониманием макроэкономического контекста российские коммерческие банки смогут обеспечить устойчивость своей деятельности, минимизировать риски и эффективно способствовать развитию реального сектора экономики страны.

Список использованной литературы

1. Абдуханова Н.Г., Шарафутдинова А.Ф. Оценка платежеспособности компании-заемщика при лизинговых схемах финансирования в ЖКК // Российское предпринимательство. 2015. Т. 16. № 19. С. 3277-3284.
2. Афанасьева С.В. Методы оценки и повышения кредитоспособности предприятия // Экономика и социум. 2016. № 4-1 (23). С. 126-129.
3. Банковские услуги предприятиям: Учебное пособие / Боровская М.А., Налесная Я.А. Таганрог: ТРТУ, 2006.
4. Банковское дело: конспект лекций / Фролова Т.А. Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2010.
5. Банковское дело: учебник / О.И. Лаврушин, И.Д. Мамонова, Н.И. Валенцева. М.: КноРус, 2009. 768 с.
6. Банковское и страховое дело: Учебное пособие / Голубев А.А., Абакумова А.В., Мишура Л.Г. СПб.: СПб ГУИТМО, 2006.
7. Батьковский А.М., Батьковский М.А. Моделирование риска потери кредитоспособности предприятия радиоэлектронной промышленности // Проблемы внедрения результатов инновационных разработок: сборник статей Международной научно-практической конференции. 2016. С. 124-127.
8. Батьковский М.А., Кравчук П.В. Анализ внутренних факторов, влияющих на потерю кредитоспособности предприятий ОПК // Новая наука: Теоретический и практический взгляд. 2016. № 6-1 (87). С. 36-38.
9. Батьковский М.А., Кравчук П.В. Инструментарий оценки влияния внутренних факторов на риск потери кредитоспособности предприятия ОПК // Новая наука: Теоретический и практический взгляд. 2016. № 6-1 (87). С. 41-45.
10. Белик В.Д. Концептуальный подход к формированию механизма управления риском снижения кредитоспособности предприятия // World science: problems and innovations: сборник статей Международной научно-практической конференции. Под общей редакцией Г.Ю. Гуляева. 2016. С. 33-39.
11. Бычкова А.В., Бронштейн Е.М. Применение модифицированного иерархического дискриминантного анализа к оценке кредитоспособности предприятий-заемщиков на базе бухгалтерской отчетности // Экономическое возрождение России. 2016. № 1 (47). С. 167-179.
12. Влияние внутренних факторов на риски потери кредитоспособности предприятий оборонно-промышленного комплекса / Батьковский А.М., Батьковский М.А., Булава И.В., Мингалиев К.Н., Фомина А.В. // Вопросы радиоэлектроники. 2016. № 7. С. 160-170.
13. Всяких М.В., Нестерова Н.С. Необходимость оценки кредитоспособности предприятий // Символ науки. 2016. № 4-1. С. 49-51.
14. Генералова С.А. Проблемы поддержания кредитоспособности российских предприятий в условиях финансовой нестабильности // Роль науки в развитии общества: сборник статей Международной научно-практической конференции: в 2-х частях. 2016. С. 26-28.
15. Герасимова Е.Б. Особенности анализа и оценки кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса // Управленческий учет и финансы. 2016. № 1. С. 18-25.
16. Горбачева А.В. Анализ кредитоспособности предприятия как потенциального заёмщика // Инновационная наука. 2016. № 5-1 (17). С. 49-51.
17. Гребнева М.Е., Косик В.И. Критерии оценки кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса // Научно-технический прогресс: актуальные и перспективные направления будущего: сборник материалов II Международной научно-практической конференции: в 2-томах. 2016. С. 202-204.
18. Дайнеко Я.В. Метод рейтинговой оценки кредитоспособности предприятия на примере ПАО «Сбербанк России» // Потенциал современной науки. 2016. № 4 (21). С. 106-111.
19. Дайнеко Я.В. Роль отраслевой специфики при оценке кредитоспособности предприятий коммерческими банками // Вестник магистратуры. 2016. № 8-2 (59). С. 49-51.
20. Дасковский В.Б., Киселёв В.Б. Актуальность совершенствования экономического обоснования инвестиций // Инвестиции в России. 2014. № 5 (232). С. 3-16.
21. Долгова С.А. Оценка производственной состоятельности предприятий сельского хозяйства в условиях неопределенности и риска // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 16. С. 30-36.
22. Зайцева Е.В. Подходы к определению кредитоспособности предприятия // Молодой ученый. 2016. № 9 (113). С. 554-557.
23. Кадочникова Е.И. Моделирование влияния финансовых показателей предприятия на его кредитоспособность // Вестник экономики, права и социологии. 2016. № 1. С. 21-25.
24. Климова Н.В., Саутченкова Ю.Н. Организационно-экономические аспекты финансов и финансовой деятельности предприятий // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 116. С. 1392-1404.
25. Копеин В.В. Современные проблемы мониторинга продовольственной безопасности // Техника и технология пищевых производств. 2014. № 4 (35). С. 158-164.
26. Малкова И.А., Бовыкина М.Г. К вопросу о методах оценки кредитоспособности под обеспечение государственных гарантий предприятий АПК // Актуальные вопросы инновационного развития агропромышленного комплекса: материалы Международной научно-практической конференции. Ответственный за выпуск И.Я. Пигорев. 2016. С. 289-293.
27. Мамий Е.А., Близнюк А.Г. Совершенствование методики оценки кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий в современных условиях // Международные научные исследования. 2016. № 2 (27). С. 8-16.
28. Орешкина Г.О. Анализ кредитоспособности предприятия // Актуальные вопросы совершенствования бухгалтерского учета, статистики и налогообложения организации: Материалы V международной научно-практической конференции. ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина. 2016. С. 219-225.
29. Особенности определения кредитоспособности предприятия – заёмщика / Чараева М.В., Антонов А.В., Бабиева Т.В. // Новая наука: Теоретический и практический взгляд. 2016. № 3-1 (69). С. 175-179.
30. Петрякова А.В. Разработка методики оценки кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса // Актуальные проблемы финансов и кредита на современном этапе развития экономики: сборник материалов I Межвузовской научной конференции студентов специалитета, бакалавриата и магистратуры. 2016. С. 142-145.
31. Петрякова А.В., Биткина И.К. Особенности оценки кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса // Стратегия и тактика управления предприятием в переходной экономике: сборник материалов XVI ежегодного открытого конкурса научно-исследовательских работ студентов и молодых ученых в области экономики и управления «Зеленый росток». Под редакцией Г. С. Мерзликиной. Волгоград, 2016. С. 7-8.
32. Пещанская И.В. Краткосрочный кредит: теория и практика. Москва, 2003.
33. Погосян А.Г. Оценка кредитоспособности предприятия-заемщика на примере АКБ “ФОРА-БАНК” (АО) // Научно-методический электронный журнал Концепт. 2016. Т. 6. С. 96-100.
34. Речков М.И., Бороненкова С.А. Анализ и оценка кредитоспособности предприятия // Социальные науки. 2016. Т. 1. № 1-1 (11). С. 50-55.
35. Сидорова Н.А. Анализ кредитоспособности предприятия-заёмщика коммерческого банка // Научный альманах. 2016. № 5-1 (19). С. 235-241.
36. Солдатова Е.С., Асмус Т.Ю. Оценка кредитоспособности сельскохозяйственного предприятия // Устойчивое развитие сельских территорий: теоретические и методологические аспекты: Материалы II Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых. 2016. С. 104-108.
37. Устюжанцева А.Н. Оценка кредитоспособности и управление кредитным риском предприятий-заёмщиков (на примере ООО «Няганские газораспределительные сети») // Экономика и социум. 2016. № 5-2 (24). С. 799-806.
38. Фомина О.В. Определение кредитоспособности предприятия (на примере ООО «АК БАРС БУИНСКА» Буинского района) // В мире научных открытий: материалы V Всероссийской студенческой научной конференции. Главный редактор В.А. Исайчев. 2016. С. 134-138.
39. Шаталова Е.П., Шаталов А.Н. Оценка кредитоспособности заемщиков в банковском риск-менеджменте. Москва, 2012.
40. Щепакин М.Б., Бондаренко А.Г. К разработке комплексного подхода к оценке кредитоспособности предприятий-заёмщиков // Экономическая политика России в условиях нестабильности мировой экономики: Материалы международной научно-практической конференции. Под редакцией М.Б. Щепакина. 2016. С. 236-246.
41. Эконометрический подход к идентификации негативных эффектов в динамике показателей кредитоспособности предприятий-заемщиков / Зироян М.А., Карягина Т.В., Лебедева М.В. // Экономика устойчивого развития. 2016. № 1 (25). С. 170-176.
42. Юсупова Ф.Ф., Конягина М.Н. Особенности финансово-хозяйственной деятельности предприятий торговли в системе оценки их кредитоспособности // Закономерности и тенденции инновационного развития общества: Сборник статей Международной научно-практической конференции: в 2 частях. Ответственный редактор: Сукиасян Асатур Альбертович. 2016. С. 173-179.
43. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина. Финансовый словарь Газпромбанка. URL: https://www.gazprombank.ru/glossary/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 13.10.2025).
44. Каковы 3 типа кредитного риска? Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/blog/types-of-credit-risk/ (дата обращения: 13.10.2025).
45. Кредитный риск: что это и его виды. Rusbase. URL: https://rb.ru/news/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 13.10.2025).
46. Производственное предприятие. Деловой мир. URL: https://delovoymir.biz/proizvodstvennoe-predpriyatie.html (дата обращения: 13.10.2025).
47. Промышленное предприятие: основные понятия и термины. Финам. URL: https://www.finam.ru/dictionary/term00427/ (дата обращения: 13.10.2025).
48. Производственное предприятие // Словарь по экономической теории. URL: https://economic_theory.academic.ru/2371/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BF%D1%80%D0%B8%D1%8F%D1%82%D0%B8%D0%B5 (дата обращения: 13.10.2025).
49. Анализ кредитоспособности предприятия // Лекция по теме 8. Финансовое состояние коммерческой организации и методы его анализа. URL: https://studfile.net/preview/17267446/page:2/ (дата обращения: 13.10.2025).
50. Кредитный риск // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_112959/893c8df94443ee9664585c5b52504892c5567b40/ (дата обращения: 13.10.2025).
51. Оценка кредитоспособности юридического лица. ЭБК system. URL: https://ebk.ru/info/otsenka-kreditosposobnosti-yuridicheskogo-litsa/ (дата обращения: 13.10.2025).
52. Кредитоспособность // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C (дата обращения: 13.10.2025).
53. Современные методы анализа кредитоспособности бизнеса. Финансовая компания «Третий Рим». URL: https://3rim.ru/blog/sovremennye-metody-analiza-kreditosposobnosti-biznesa/ (дата обращения: 13.10.2025).
54. Искусственный интеллект в банках: ТОП-10 эффективных кейсов по версии Smartgopro. URL: https://smartgopro.ru/blog/iskusstvennyy-intellekt-v-bankakh-top-10-effektivnykh-keysov/ (дата обращения: 13.10.2025).
55. Как искусственный интеллект помогает выдавать кредиты. IQ Media. URL: https://iq-media.ru/news/kak-iskusstvennyy-intellekt-pomogaet-vydavat-kredity/ (дата обращения: 13.10.2025).
56. Как банки используют искусственный интеллект в обслуживании бизнеса. Ведомости. 2024. 15 апреля. URL: https://www.vedomosti.ru/capital/articles/2024/04/15/1032338-kak-banki-ispolzuyut-iskusstvennii-intellekt (дата обращения: 13.10.2025).
57. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ЗАКЛЮЧЕНИИ И ИСПОЛНЕНИИ КРЕДИТНОГО ДОГОВОРА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-pri-zaklyuchenii-i-ispolnenii-kreditnogo-dogovora (дата обращения: 13.10.2025).
58. Оценка предприятия. Методики оценки кредитоспособности предприятия. Оценочная компания Центр Экономического Анализа и Экспертизы. URL: https://ceae.ru/ocenka-predpriyatiya/metodiki-ocenki-kreditosposobnosti-predpriyatiya.html (дата обращения: 13.10.2025).
59. Машинное обучение в оценке кредитных рисков: как ML меняет правила игры? Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/775080/ (дата обращения: 13.10.2025).
60. Скоринг и верификация данных на основе Big Data: о чем нужно знать. URL: https://bigdata.beeline.ru/articles/skoring-i-verifikatsiya-dannykh-na-osnove-big-data-o-chem-nuzhno-znat/ (дата обращения: 13.10.2025).
61. Методы снижения кредитного риска // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-snizheniya-kreditnogo-riska (дата обращения: 13.10.2025).
62. СОВРЕМЕННЫЕ ФАКТОРЫ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-faktory-kreditosposobnosti-rossiyskih-predpriyatiy (дата обращения: 13.10.2025).
63. Снижение кредитного риска: лучшие практики снижения кредитного риска. FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/content/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0—%D0%BB%D1%83%D1%87%D1%88%D0%B8%D0%B5-%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8-%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0.html (дата обращения: 13.10.2025).
64. Снижение кредитного риска: 6 ключевых методов финансовой стабильности. Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/blog/credit-risk-mitigation/ (дата обращения: 13.10.2025).
65. Кредитный скоринг // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnyy-skoring-1 (дата обращения: 13.10.2025).
66. Указание Банка России от 25.11.2014 N 3453-У «Об особенностях использования рейтингов кредитоспособности в целях применения нормативных актов Банка России» (Зарегистрировано в Минюсте России 16.12.2014 N 35194) // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_171736/ (дата обращения: 13.10.2025).
67. КРЕДИТНЫЕ РИСКИ И СПОСОБЫ ИХ СНИЖЕНИЯ. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=28886981 (дата обращения: 13.10.2025).
68. Сравнение отечественных и зарубежных методик оценки финансового состояния // Наука. URL: https://nauka-dialog.ru/wp-content/uploads/2021/05/11.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
69. доступность кредита и долговая нагрузка в российской экономике и ее отдельных отраслях // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_301036/ (дата обращения: 13.10.2025).
70. Как использовать машинное обучение для принятия решений о кредитовании? Right Step. URL: https://right-step.com/blog/kak-ispolzovat-mashinnoe-obuchenie-dlya-prinyatiya-reshenij-o-kreditovanii/ (дата обращения: 13.10.2025).
71. Приложение. Перечень нормативных актов банка России, в целях применения которых используются даты рейтинга кредитоспособности // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_171736/b1b31527786420551e18d343419d80d2d856037a/ (дата обращения: 13.10.2025).
72. Бабич А.И. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ КЛИЕНТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА: РОССИЙСКИЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=9898 (дата обращения: 13.10.2025).
73. Факторы кредитоспособности // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-kreditosposobnosti (дата обращения: 13.10.2025).
74. Особенности и основные проблемы оценки кредитоспособности предприят. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=26207137 (дата обращения: 13.10.2025).
75. НОРМАТИВНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЯ АНАЛИЗА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ КОММЕРЧЕСКИМИ БАНКАМИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/normativnoe-regulirovanie-organizatsii-i-provedeniya-analiza-kreditosposobnosti-yuridicheskih-lits-kommercheskimi-bankami (дата обращения: 13.10.2025).
76. ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СКОРИНГОВЫЕ СИСТЕМЫ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-vnedreniya-sovremennyh-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-skoringovye-sistemy (дата обращения: 13.10.2025).
77. Обзор методов кредитного скоринга // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-kreditnogo-skoringa (дата обращения: 13.10.2025).
78. Что такое кредитный скоринг и как банки оценивают заемщиков. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=10972052 (дата обращения: 13.10.2025).
79. Что такое кредитный скоринг: настоящее и будущее скоринговой системы банка. FIS. URL: https://www.fis.ru/news/chto-takoe-kreditnyy-skoring-nastoyaschee-i-buduschee-skoringovoy-sistemy-banka (дата обращения: 13.10.2025).
80. Производительность и кредитования в период пандемии. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/112675/analytic_note_20201221_ed.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
81. Положение Банка России от 06.08.2015 № 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов». URL: https://www.cbr.ru/faq/ops_irba_korp_spec/ (дата обращения: 13.10.2025).
82. ПУТИ СНИЖЕНИЯ РИСКА КОРПОРАТИВНОГО КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/puti-snizheniya-riska-korporativnogo-kreditnogo-portfelya-kommercheskogo-banka (дата обращения: 13.10.2025).